# 決めること

* 誰のリポジトリでやるか統一：自分のリポジトリ
* 機械学習のチューニングをやる

# docker内にenvとか設定して無くても，k8sのyamlのほうで書けば動く

# k8sのコード反映どうするか，
イメージを作り直す，ディレクトリをマウントするのは，デプロイyamlの変更だけ，

* kubectl apply -f deploy.yaml
* serviceは何をやっているかとか，ネットワークのコントロールとかをやっているので，デプロイを増やしたときはいじらなきゃいけない。APIを２つに分離して，イメージを分けるってなるとイジる必要が出てくる。いまは大丈夫です。

イメージの内容が変わってないから反映されない可能性がある。

describeすると何が変わったかわかる。変わっていなければ

イメージはタグを変えて作り直せば，反映される。

GCR:latestは勝手に変わってくれる。業務的にあんまり良くない。

開発ってバンバンイメージ作っていく，勝手にあがっちゃうのも危険なので，
pull req

CI/CD：回っているビルドに対して独自のIDがあったりするので，余裕があったら，

---- 技術メモ ----
技術メモ：

プールにその権限を紐付けるのが１つ，
サービスアカウントに紐付けるのが１つ，

なので，どっちですか。
リソース/管理者でもOK，どっちでもできる。

Cloud GKEのリードライトの権限を付与すれば良い。

ローカルのmysqlにやるパターンが１つ，
クラウドCKLからポートフォワーディングからやる。

cloud sql proxy

このインスタンスに対してポートフォワードする。
プロキシのダウンロードは調べたらできるような感じなので，

ロードバランシング：AWSのようなpublicDNSのようなものはある？

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学年同じなのに２年違うとかなり差が出るので，バックエンドって決めているなら，
個人的に学部をおすすめです。